|
|
Absolute deviation, 绝对离差1 F/ q5 j5 O$ d" D3 F
Absolute number, 绝对数
$ C; f" F2 i5 m2 w |% j7 B: D1 gAbsolute residuals, 绝对残差9 y' U, q( y0 J& L
Acceleration array, 加速度立体阵
/ O5 _7 u4 m5 ?Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度; p* g9 ]# Y! K% V _. U2 ~
Acceleration normal, 法向加速度! f* m. T7 G. Z' U0 D
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
: k6 a7 N, D7 M2 _Acceleration tangential, 切向加速度# g M9 A3 t4 U6 F7 v+ U, t
Acceleration vector, 加速度向量# F' P; Z% P! Y- J
Acceptable hypothesis, 可接受假设, @ |# @! l4 E7 L# t
Accumulation, 累积
5 J X7 t) z, hAccuracy, 准确度
+ o# U; j! u$ @) j* v) U! _Actual frequency, 实际频数
& F/ H: ]) W; ?9 S: dAdaptive estimator, 自适应估计量
, t, N$ G4 y J4 y* m( AAddition, 相加
1 a/ c& H* G! U5 W, r, z5 u3 YAddition theorem, 加法定理6 {6 e! l& E2 p5 ?! F
Additivity, 可加性$ X: \: r6 ~6 }1 S
Adjusted rate, 调整率
7 \/ ]8 R. s4 p& ]Adjusted value, 校正值
" R/ l* Y2 W8 J8 r2 f1 o. OAdmissible error, 容许误差
8 `. P# d4 ~, s4 d5 g$ ]8 sAggregation, 聚集性
5 N7 O! Z1 `/ Q9 w2 \8 TAlternative hypothesis, 备择假设
0 @" ^1 Y- Q' D5 l, MAmong groups, 组间' H3 P7 z/ V1 L* q( G) g) i
Amounts, 总量
& u3 t0 S; P" E& q* l* y. x2 YAnalysis of correlation, 相关分析
% l2 O9 M; X. ~/ q1 FAnalysis of covariance, 协方差分析' L) S" u5 s; ^/ p6 p4 H( O/ o# [
Analysis of regression, 回归分析
! X6 n3 G- U- q$ W+ ~; FAnalysis of time series, 时间序列分析
: s ^- k% R3 S& x8 ^Analysis of variance, 方差分析
# I* m" J6 F0 kAngular transformation, 角转换
$ R- p" v8 d1 _" c. `ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
$ K# {" F( t. J8 V: H. CANOVA Models, 方差分析模型
) y2 {" z% }, U+ H/ Z1 g: vArcing, 弧/弧旋
$ Z z4 z* P" m! wArcsine transformation, 反正弦变换! J' l& T7 j0 A- w% d- \7 H
Area under the curve, 曲线面积 m- F: @9 x4 N6 A/ _' t# k% O- Z) C
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 ) ?7 G# W% [! I0 T
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
' t# C5 J! W6 Z* Y3 H ~: TArithmetic grid paper, 算术格纸 X) u( P) S8 [1 h B' D1 _- N0 D
Arithmetic mean, 算术平均数
n+ w/ \$ T- E6 D5 LArrhenius relation, 艾恩尼斯关系# e1 K/ _* a- |; }* b. ?
Assessing fit, 拟合的评估5 C9 H n9 c* v G$ {# E5 a z
Associative laws, 结合律+ K) D8 G/ M# L8 ~
Asymmetric distribution, 非对称分布
3 f; F) Y1 J8 d) _1 Z7 e, QAsymptotic bias, 渐近偏倚
" P, d+ K' t, a, pAsymptotic efficiency, 渐近效率
% s) x, e) p5 BAsymptotic variance, 渐近方差5 @5 t5 e7 Q: U! l2 a* ~: { P7 ~
Attributable risk, 归因危险度
7 s8 A1 [# q+ h- s8 r) Q! L7 FAttribute data, 属性资料( s* g+ t9 y' Z# ~% I" ~: o
Attribution, 属性. U* v' D# A: |
Autocorrelation, 自相关
& y. v) H4 D. t& Z8 u* AAutocorrelation of residuals, 残差的自相关, M4 x+ ~& O1 Q$ ~
Average, 平均数
" j" ]9 s1 W/ { S6 ^5 c" _Average confidence interval length, 平均置信区间长度6 E9 ]* Z; |4 F3 P3 p
Average growth rate, 平均增长率
! @5 a0 f# X) `+ o, wBar chart, 条形图( z) K, B/ b4 ` E
Bar graph, 条形图
* i2 X4 I, ~4 D' XBase period, 基期 u z5 N. D* S& C. k
Bayes' theorem , Bayes定理
! X/ N: N& O( b* o( nBell-shaped curve, 钟形曲线
" y0 `4 x/ p d5 K& }% HBernoulli distribution, 伯努力分布8 @8 G! o2 Z6 o+ Q B
Best-trim estimator, 最好切尾估计量$ f* V6 j5 V+ A- B
Bias, 偏性1 X( `6 R8 I I% L
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
+ ?/ t: j* U) ]4 l7 sBinomial distribution, 二项分布% Z; s0 O! g* B- g* {" s& K
Bisquare, 双平方
6 s: t6 D. H. n% l: j3 u+ KBivariate Correlate, 二变量相关1 o) b6 u1 T; @ a" s
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
$ m, ?9 W% b* R% ?; w, tBivariate normal population, 双变量正态总体
7 z0 g3 ]8 u" d+ \9 i9 iBiweight interval, 双权区间5 }8 g- t9 e. j
Biweight M-estimator, 双权M估计量7 {' j- Q$ b/ b9 @
Block, 区组/配伍组+ i4 C \1 E3 }5 X
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
4 g+ a2 k( I4 S6 f0 d9 K9 k6 B' hBoxplots, 箱线图/箱尾图+ a+ y- n' Q' C' P
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点% C/ a- Y: _! s i% t, s7 }
Canonical correlation, 典型相关+ o j, P) R7 ^% q, B- V8 o5 i
Caption, 纵标目
0 x" ~3 X# x2 `9 `Case-control study, 病例对照研究: b; W9 b& Z7 Q; f$ h2 O& R) d9 Y
Categorical variable, 分类变量) j0 t" w. F5 q- c T3 I, i
Catenary, 悬链线
; H m5 _7 \4 A* r4 a2 `, c3 RCauchy distribution, 柯西分布
1 N4 J* X4 z4 E2 k+ ^9 Z+ qCause-and-effect relationship, 因果关系7 Q8 h& _/ n1 k& A7 ^
Cell, 单元& A1 [/ a# L" a: _, |
Censoring, 终检5 T8 E/ V& a7 a0 [3 o2 a
Center of symmetry, 对称中心* v' P: h! J5 p3 G
Centering and scaling, 中心化和定标$ ]6 h9 a: Y- q# M% b
Central tendency, 集中趋势
% @; ^2 L! t/ p- K5 y# CCentral value, 中心值
5 h9 [' b3 c* \! V8 D( A* I0 l8 YCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测5 h1 |. E6 V% M1 f
Chance, 机遇
% I; a- q8 @$ a. X! R, WChance error, 随机误差: h3 u4 b) s2 Y8 p8 d! w3 e
Chance variable, 随机变量. F' p2 a0 d+ x' S
Characteristic equation, 特征方程
. _9 n7 u, z( ?3 D; BCharacteristic root, 特征根& E; T: }( o! S$ Y5 G4 N( L
Characteristic vector, 特征向量8 U9 f- r. e+ a" R h0 i
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则- F O. w1 {: s! ]
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图5 B3 ]5 K- o: X" o
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验* T- x: B9 f! h" f& O
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解" B; n; s' y, b; [1 F6 }
Circle chart, 圆图
3 R- S2 h+ O9 s2 h! RClass interval, 组距
6 m# P( u& [6 zClass mid-value, 组中值& y/ V0 T5 }' P8 Q4 N
Class upper limit, 组上限
! t6 W5 P) j6 ^: J4 H6 R% ^7 ?Classified variable, 分类变量/ l9 f _$ |8 P3 ^; @+ ^ d! Z
Cluster analysis, 聚类分析' Z& z- |) J! g! B! x4 z* q2 s3 A
Cluster sampling, 整群抽样: k. ]9 m/ h; j, }( N* @# p
Code, 代码; A' N! W- o* b
Coded data, 编码数据5 d* O( t, }- x5 G* R
Coding, 编码: U x* h f! ?
Coefficient of contingency, 列联系数
: `% A; V2 h0 ACoefficient of determination, 决定系数
! x( K1 {* E6 D h1 K ?* cCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数# o# Y7 d6 | `0 o9 h
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
; w p, u- |' G: @! uCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数5 b6 X& V _ h6 P* |# P
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数* j+ Q0 B) a7 C# W
Coefficient of regression, 回归系数
& u/ ?8 }, z1 [: }: \( L( ICoefficient of skewness, 偏度系数
7 l/ N4 d/ b3 t* D: A1 ]Coefficient of variation, 变异系数
, Y- l: s! B3 A B' f* yCohort study, 队列研究
2 c* f0 J& {6 L& ]% ~8 F$ nColumn, 列
5 l) `+ M: I6 U' yColumn effect, 列效应8 [1 e. c% y) G: [( M0 I
Column factor, 列因素* Q- w/ b, s( T5 q+ d! D( \
Combination pool, 合并
, M! t1 z, [0 g9 S7 KCombinative table, 组合表
2 u! X5 f4 s( `) MCommon factor, 共性因子
+ t9 p& E `% ~: R# kCommon regression coefficient, 公共回归系数3 K: M7 U% z8 U6 m3 `! A
Common value, 共同值
8 v( w! p/ k5 q, f3 N3 \8 ^Common variance, 公共方差2 j0 W7 [( {) T+ P P, D
Common variation, 公共变异) s$ [: K' G; y* x4 e" \7 t/ P
Communality variance, 共性方差
3 E: w' Q7 ]6 yComparability, 可比性& w. k; U# y. }7 }( P; j
Comparison of bathes, 批比较
( b: Y; }) u- X' `Comparison value, 比较值
3 ?! n. g. s: E6 u9 H" hCompartment model, 分部模型
& E7 u3 w* Q4 |; WCompassion, 伸缩
, }( D0 R. b7 z7 hComplement of an event, 补事件
" _, H1 d% s! i* K1 XComplete association, 完全正相关
2 G N8 L* ]3 W zComplete dissociation, 完全不相关
1 v, F# V2 l: _# ?$ t& ^, ?1 |Complete statistics, 完备统计量$ T/ S4 ~0 t1 K& j( F
Completely randomized design, 完全随机化设计# P) p0 x& d2 o# [! D
Composite event, 联合事件
9 L3 \! _! O; d. r3 A! UComposite events, 复合事件6 o0 w5 n7 F+ ~: Y/ B% i: Y" R
Concavity, 凹性& q1 G, S2 j Z
Conditional expectation, 条件期望( j1 P/ ]3 r: L/ e% P
Conditional likelihood, 条件似然' ~, W7 ]) }1 c: F# N% P6 U! N
Conditional probability, 条件概率
" d/ s/ H$ y- g4 {8 oConditionally linear, 依条件线性
0 @, K$ R. h3 L+ l2 j) O5 _" sConfidence interval, 置信区间
, i: Z* Z: H+ N6 s( Y% WConfidence limit, 置信限
& @5 I/ a1 P; g) JConfidence lower limit, 置信下限) I* Y; N( d& l
Confidence upper limit, 置信上限& G1 {" z/ s1 u
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
, |6 m3 p; o7 _: gConfirmatory research, 证实性实验研究7 ^' d% B3 j$ M
Confounding factor, 混杂因素
. @: m. j4 [( |; U% g. uConjoint, 联合分析
! F" e" y3 f5 x+ FConsistency, 相合性
, u1 E1 N; ]7 U6 ZConsistency check, 一致性检验4 F) E' Z) }+ h/ t
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
- n3 ?9 [# G* T: ^2 p5 h. C% F, ~# @% BConsistent estimate, 相合估计( O+ M9 S) L7 b
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
* S- \7 J; M9 S+ x2 |6 X' Z/ p% P7 {) gConstraint, 约束
2 J% |& o) f, S6 I. ?Contaminated distribution, 污染分布8 \% d- n, O' k" u1 u u+ d
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布: ~! e% ]$ v4 p2 e- h
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
; p# ~6 k4 I& q) ]3 EContamination, 污染
7 ]8 k- p! w/ |, C' u" A5 k0 hContamination model, 污染模型4 J1 @# o2 r- q9 G6 _; w
Contingency table, 列联表
- v8 }2 E3 |+ ~$ Z4 x s4 ~2 DContour, 边界线% j" X2 |$ e! s* b9 l0 k! L
Contribution rate, 贡献率2 c( m! T5 h. K- I+ Y' W5 T2 F
Control, 对照
8 X! c5 S/ C4 ]$ e( L( UControlled experiments, 对照实验
, p" C& w% o$ \& w8 x. T( w8 \) VConventional depth, 常规深度
5 x6 f6 s! J) M* C9 ZConvolution, 卷积
- M5 z' K3 S' o& DCorrected factor, 校正因子7 w% K7 k. Q3 M' j
Corrected mean, 校正均值5 q' S O3 B9 v5 @9 e P
Correction coefficient, 校正系数. |) z: x5 V3 k
Correctness, 正确性
7 R* F) E3 B& L' {$ HCorrelation coefficient, 相关系数
& N0 \7 [' B( F7 `6 ]! bCorrelation index, 相关指数
. v2 D5 C; `9 A: r9 |( cCorrespondence, 对应
& f" K: J4 s6 W4 D9 w3 `Counting, 计数
" m( Q- b6 ?0 L' gCounts, 计数/频数
9 {: {- X5 Z4 U9 vCovariance, 协方差+ n# G! o8 N, ~+ _
Covariant, 共变 , D, B( i( s! L4 t( X
Cox Regression, Cox回归
) s1 W% A( L( O* _Criteria for fitting, 拟合准则' \% _& H: w3 y6 j. \& G! v6 M
Criteria of least squares, 最小二乘准则( \) L+ ~* H1 a
Critical ratio, 临界比& L) y& i1 Q1 V/ |
Critical region, 拒绝域
3 h0 w* `2 a0 g, F* W. JCritical value, 临界值
- n# |$ V3 {5 r/ E! `/ iCross-over design, 交叉设计
) Y! D1 Q3 @, Z9 ~Cross-section analysis, 横断面分析- y; }5 W9 y0 Z1 ~3 h- r& A
Cross-section survey, 横断面调查
( i' R& Y) O* W5 v; J7 f8 vCrosstabs , 交叉表 2 h( S4 G; v; g
Cross-tabulation table, 复合表$ W; S% o* H0 j$ |0 Y9 ^
Cube root, 立方根
7 O/ _0 l, w% Q( \ a( i+ yCumulative distribution function, 分布函数, [$ d8 S+ H9 @/ p" k
Cumulative probability, 累计概率7 a# |% O* M9 S
Curvature, 曲率/弯曲; G7 O- w- D4 `& R$ ]( \2 f% r
Curvature, 曲率: f* x* ]: r. T4 i* g, X
Curve fit , 曲线拟和 $ h2 q9 w' F4 ^$ p
Curve fitting, 曲线拟合
$ r. B9 c- y0 n \Curvilinear regression, 曲线回归. P2 i9 q3 y& }2 `4 y
Curvilinear relation, 曲线关系) ~ w) T# t2 |, P, @& F+ _
Cut-and-try method, 尝试法
# ` k" L F) b/ h. ?& WCycle, 周期5 s2 J2 M% Q7 c" y, s5 ~
Cyclist, 周期性
) I, i, B* }0 X9 J# ?7 l' ^$ AD test, D检验7 p5 L) N2 s F$ j
Data acquisition, 资料收集& [* }, x( A( v
Data bank, 数据库! r( ?, b8 Z1 F8 m
Data capacity, 数据容量
5 i( V' Z; t7 b, _; S9 iData deficiencies, 数据缺乏
) D; |0 e8 J7 l" FData handling, 数据处理5 f7 ~ F! m( O) \
Data manipulation, 数据处理 V! h) g1 `( h; {; w$ B
Data processing, 数据处理
* Z9 f% X& B0 UData reduction, 数据缩减! w0 c. g- E1 G( ]4 r
Data set, 数据集
& F( ~* s- h6 g, HData sources, 数据来源
6 r7 e2 K; b( p cData transformation, 数据变换/ t" n/ w7 D0 c( {( C3 u
Data validity, 数据有效性; F) O2 L7 w0 u+ l2 Q; q8 e2 g# o
Data-in, 数据输入: m- p8 m& y P. h
Data-out, 数据输出" K9 e d6 x' i, N( }! T
Dead time, 停滞期
0 z3 y9 ^+ f: [5 oDegree of freedom, 自由度5 P* s) C4 _2 s& X
Degree of precision, 精密度! o1 s; ^+ {6 i; L' l* a
Degree of reliability, 可靠性程度
0 Q( ?# B! A# y7 pDegression, 递减1 A% Q% d/ @/ K1 p" r6 G9 K
Density function, 密度函数& B9 v, H6 x. n7 b
Density of data points, 数据点的密度0 I7 o9 e: K' d2 Z% Q* i
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
0 B& Y0 L7 Q h* ]$ [Dependent variable, 因变量
7 a4 ], O% r5 _6 p6 x" r! f; wDepth, 深度 Y( ?4 Y/ t" V: n# a7 e: B( t
Derivative matrix, 导数矩阵
% p, m* G7 a; X, V, BDerivative-free methods, 无导数方法' h- b( _, \: l) w5 ?
Design, 设计
( ]- C2 q$ ]& m) |( R: q$ {) _5 hDeterminacy, 确定性. b# N5 i9 B# `% A( N0 s0 B
Determinant, 行列式
# o; W& s e7 ZDeterminant, 决定因素- f( D6 ?) @; Y( R8 L
Deviation, 离差+ \; {" D$ t \/ m% |* a$ N: h
Deviation from average, 离均差
2 ~2 e! `! c* v! f+ A/ ]% I0 qDiagnostic plot, 诊断图0 S0 `% e$ o; z! z g$ ~0 f
Dichotomous variable, 二分变量5 a: f# I$ x# u% ^) ~( v. E
Differential equation, 微分方程
/ X6 E* T& `% R2 ?! e7 i v# NDirect standardization, 直接标准化法* J& o" C+ y \7 v: g
Discrete variable, 离散型变量
) u2 ?7 M# @# B3 uDISCRIMINANT, 判断 $ I/ H# e% x8 c7 ~$ o0 k( ]& O1 G
Discriminant analysis, 判别分析, f3 d" L( G- k5 ?. o) B- T
Discriminant coefficient, 判别系数( s& f0 m s" j, k9 W; s; p
Discriminant function, 判别值( o7 G9 ]: w5 Q- p+ }6 k
Dispersion, 散布/分散度
# ^8 I) `, ]$ n9 y: A; i5 [$ s/ K" jDisproportional, 不成比例的
3 C6 N; |, h$ {3 I+ O9 NDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量5 C# ?% h y' p( x1 Y2 w x
Distribution free, 分布无关性/免分布
" x, H7 O' Q5 a) N# k( ?' n5 U# |Distribution shape, 分布形状
& X3 y8 ?# v, V; xDistribution-free method, 任意分布法
, [, U g$ O. |- a% g: pDistributive laws, 分配律0 N r6 p2 D" i( S9 U- U' k
Disturbance, 随机扰动项' n# n/ [/ C# [* ^ K& X* @
Dose response curve, 剂量反应曲线
+ N7 p4 a( P6 y( F& SDouble blind method, 双盲法; q- V3 P" a2 q1 H* p- ~& w
Double blind trial, 双盲试验! q( ^ i" T5 ^" \& f
Double exponential distribution, 双指数分布$ P* O( V; D# |& ^ y( S
Double logarithmic, 双对数+ E% e7 ?8 ~( F, J: \4 X
Downward rank, 降秩2 G0 ~( u( ~4 Y* \2 \2 ]8 T) k0 {
Dual-space plot, 对偶空间图
' D+ e; h& ?) `+ h/ ]# nDUD, 无导数方法8 ] J2 l# W' G& Z! a- P
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法( ?: v( ?1 \) d7 Q8 P: m. Q
Effect, 实验效应4 @9 u# H% X! f0 d6 k5 \+ t
Eigenvalue, 特征值; I9 ~) @$ n* x3 @, N5 r: H3 t
Eigenvector, 特征向量
7 I; W9 A! A$ S& LEllipse, 椭圆, e {- z% z$ R! _! r
Empirical distribution, 经验分布) T) v6 m' E7 ^9 g0 f
Empirical probability, 经验概率单位
/ D4 a* N1 }2 b" |. z6 I# vEnumeration data, 计数资料
. U# Z% g9 J% B/ r7 o2 E4 Z/ ?% zEqual sun-class number, 相等次级组含量
- c6 w6 i# \1 i" B- iEqually likely, 等可能
& v. R6 x$ f; X8 C6 W( VEquivariance, 同变性7 n% O/ \# D1 A
Error, 误差/错误
$ t6 X( ~! t- _6 Y% TError of estimate, 估计误差: Y2 E3 Z; |' r, s
Error type I, 第一类错误, ?' Z0 W: W7 [! G% |4 f3 A
Error type II, 第二类错误1 q1 T6 c, T7 e/ D
Estimand, 被估量5 a* ` j* a$ H& t3 v, D
Estimated error mean squares, 估计误差均方
, h2 g2 A, e- i, m( b9 cEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
& m9 Q& A; _9 ]+ uEuclidean distance, 欧式距离! @+ |3 l# y4 I1 x
Event, 事件& [* t# n' e+ e' t& U6 o
Event, 事件/ s8 R7 h4 S* {' \ w; u- `
Exceptional data point, 异常数据点
4 D P% F4 z F* q) `+ kExpectation plane, 期望平面) L) f+ v9 I/ t
Expectation surface, 期望曲面
, V h5 @ E* l* Y7 Z" |2 ~9 eExpected values, 期望值) ]2 f7 H( _6 q( v! r) r0 F6 u
Experiment, 实验9 q/ _& {2 ~& u" E! Z
Experimental sampling, 试验抽样+ g; f" K" u& A. x) t9 q
Experimental unit, 试验单位
3 H3 _: L& q% i) F `* X4 XExplanatory variable, 说明变量
& H5 z7 |2 k! j: m- s( tExploratory data analysis, 探索性数据分析
$ L# H! p! [- W6 S3 ?+ K, R" }Explore Summarize, 探索-摘要9 ]" b/ o( C1 x5 p$ s. G
Exponential curve, 指数曲线
' q: L6 k# s6 d7 u- F% L* R7 LExponential growth, 指数式增长
& d& @2 E0 [# ?# c/ u4 F9 S0 }EXSMOOTH, 指数平滑方法 / m5 a( f: ^$ {" m" y) q6 q
Extended fit, 扩充拟合8 B0 @( O( l4 w) ~9 M
Extra parameter, 附加参数
. t+ x) B `* Y8 ?6 ~Extrapolation, 外推法7 @, r' F" x0 w! Y+ L o0 u8 u
Extreme observation, 末端观测值
* A6 k2 ^' h1 X& }Extremes, 极端值/极值
3 p- ]! p5 b5 D- T* T( h& t/ }) zF distribution, F分布% @& `; g+ D9 z4 K% A9 w9 n
F test, F检验
3 s) j F: T5 ?Factor, 因素/因子) H8 b1 ^' m# g( L% d4 H
Factor analysis, 因子分析
9 C5 `9 Y& t! ^Factor Analysis, 因子分析
5 P6 {& o+ n5 c) KFactor score, 因子得分 5 k! n% }* \/ V- {
Factorial, 阶乘
, ?8 b H/ D6 H8 dFactorial design, 析因试验设计- ^& t9 Y' I9 H0 D' Q) u
False negative, 假阴性3 V0 F3 y; Y K# m t: g0 o% T& j$ T
False negative error, 假阴性错误
% l4 i U* d! U- {4 o( P( b* h' vFamily of distributions, 分布族
9 [2 R! \' h. R( R8 B5 \Family of estimators, 估计量族( N) |" G0 O0 y' M0 s' {- Y
Fanning, 扇面& V& X* I, H0 H
Fatality rate, 病死率
' j! f- j3 o9 A4 rField investigation, 现场调查
# `% u- c/ S- B& yField survey, 现场调查
( f8 e" ?6 k$ a, d& J- N6 b( EFinite population, 有限总体' G' u7 T3 R& V$ R) _9 S9 P; y6 O
Finite-sample, 有限样本
+ @1 d( L. G8 B, @First derivative, 一阶导数3 I* c+ C. Z0 |. ?* h' p" x8 q6 H4 N
First principal component, 第一主成分
9 V/ _( K$ ?4 E/ }- D" ?First quartile, 第一四分位数' o9 M6 @2 h% R) |1 X7 s5 ?7 T
Fisher information, 费雪信息量
0 r- I/ o3 c. \/ E5 D5 b7 RFitted value, 拟合值6 ?2 k- X" o0 P; R6 e/ C1 a2 E
Fitting a curve, 曲线拟合
- ]/ |! l8 ]4 b- D& o! `Fixed base, 定基
6 F. e% g1 Y; V: M3 |4 G9 ZFluctuation, 随机起伏
# t! J; }' L/ b3 I) n; P4 N6 nForecast, 预测% e- @# e+ S, p
Four fold table, 四格表9 y, c" P! K- R- O4 |& m. f
Fourth, 四分点! i7 Q9 q5 C! X0 F
Fraction blow, 左侧比率
9 {4 L8 }: w: P) I7 tFractional error, 相对误差$ }$ Z* W, z: V* n+ u E- L
Frequency, 频率# U4 B+ W# a' b3 G9 H1 F
Frequency polygon, 频数多边图
. a9 i2 l! `9 n n" SFrontier point, 界限点8 _' T! Y; o! F9 k- {
Function relationship, 泛函关系
( p$ G L0 A* w3 HGamma distribution, 伽玛分布
( b9 F8 J" x/ cGauss increment, 高斯增量
' `: V' d7 F" r. X4 a+ L. Q7 Z8 QGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
8 S% m6 r/ u& l4 j$ b/ yGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
) t8 S' H) w- uGeneral census, 全面普查4 r" z& p: r1 ~# t$ q. @
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
3 ]& x/ z, N1 v3 i3 }- CGeometric mean, 几何平均数% C5 b7 _' F1 N6 a& e) Z
Gini's mean difference, 基尼均差6 W! ?3 u8 B4 @4 T3 e
GLM (General liner models), 一般线性模型 X2 T9 V! j1 e/ o& W- ~
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
: {9 ^, x9 ^) } ]& b/ J% [$ YGradient of determinant, 行列式的梯度1 I7 {+ Q& H! O/ n: N, b" @, M5 B
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
) E3 I& j3 N) _2 _Grand mean, 总均值8 R8 {- X1 F# g' [, p. ?
Gross errors, 重大错误2 X R! H# i4 u' X
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
0 e+ z3 L5 C, J$ H/ JGroup averages, 分组平均7 M2 g5 R6 H$ Z( S1 N7 F; F/ A* k- m
Grouped data, 分组资料" N. B' I" K+ u
Guessed mean, 假定平均数
. e7 ?% ^0 ]9 k- pHalf-life, 半衰期& v" p; n; Q, C
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
! Q9 ]- W( E# M$ _ RHappenstance, 偶然事件
* i4 b) p8 }1 W2 a/ r2 EHarmonic mean, 调和均数% ^- K. \* {& E; d% j5 \2 H
Hazard function, 风险均数
0 w5 n( ~+ u* L: vHazard rate, 风险率9 c6 K$ X0 {! k: T K8 @
Heading, 标目 5 z" E1 q3 E/ o7 {7 P4 O
Heavy-tailed distribution, 重尾分布5 k+ D1 ?* X( I. B+ ^/ g* s5 q
Hessian array, 海森立体阵* f w4 L& Q/ f3 N: L/ S* n% }
Heterogeneity, 不同质2 Y' T6 p1 _% Y
Heterogeneity of variance, 方差不齐 0 x/ G, y' [: N$ t& m9 W
Hierarchical classification, 组内分组
2 G+ q$ b7 ?7 w- _Hierarchical clustering method, 系统聚类法
, m# c2 _- N0 W# HHigh-leverage point, 高杠杆率点& f6 ~1 n9 ?# x* B; b
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
$ @6 ~7 {, w# `3 x* F$ zHinge, 折叶点% d$ x- S4 u4 ^1 O, F& D, [
Histogram, 直方图9 y* L, K9 }3 |! d; d
Historical cohort study, 历史性队列研究
$ \, N+ V# j3 K6 D# ^: y& y8 ~Holes, 空洞1 \0 z' v$ k6 M2 i
HOMALS, 多重响应分析* i F7 S4 ]7 `) P* h
Homogeneity of variance, 方差齐性$ {# i, o' D4 K! O
Homogeneity test, 齐性检验
* Z2 ~& v3 \0 sHuber M-estimators, 休伯M估计量* M6 p9 v1 O0 w* Z6 x1 h4 y$ s6 O
Hyperbola, 双曲线3 o3 h+ `( _" |% r6 J: \7 ?/ b
Hypothesis testing, 假设检验
5 f% Y/ z% W2 G: y0 H# xHypothetical universe, 假设总体
" W M# x9 H4 v# U3 T$ y: ]Impossible event, 不可能事件1 o) B/ b% M8 S! h r8 ]6 T' B
Independence, 独立性
( c1 b4 f9 b6 K. I- X" \1 x& nIndependent variable, 自变量
. v& l$ _9 D4 tIndex, 指标/指数7 M; x, l) k; i
Indirect standardization, 间接标准化法
. @8 X3 T% M @( b+ JIndividual, 个体1 F$ Y# m0 ^( ]. w8 _0 }' O7 J
Inference band, 推断带
2 W& [( g' j8 N' OInfinite population, 无限总体2 a7 R4 x: {2 ?
Infinitely great, 无穷大$ }1 r$ ]$ j( n9 N) e, W
Infinitely small, 无穷小/ _( K8 C; M ]. h
Influence curve, 影响曲线
7 ^( U) m$ u) z' ~& M# u4 D" ^' ^Information capacity, 信息容量6 ]) l4 c# U2 H0 u4 y. C
Initial condition, 初始条件
- w- p% y2 S; OInitial estimate, 初始估计值 i5 o* M; [4 C+ f5 M4 C z
Initial level, 最初水平& c$ s9 m2 B9 s) Y4 u9 P$ m3 }, r
Interaction, 交互作用: e# A( `1 _* }1 w
Interaction terms, 交互作用项 e* |6 S& e9 o$ g" x8 x+ f
Intercept, 截距2 ~) R6 I1 l- q; O9 m! f2 y
Interpolation, 内插法6 P! J1 e! G. h2 g5 r) R5 }; L9 e& T9 J
Interquartile range, 四分位距# ~/ L; Y2 ^# c
Interval estimation, 区间估计4 v! q% X9 G- J# K
Intervals of equal probability, 等概率区间9 J; Y; ]6 k4 R0 E+ Y1 q ?
Intrinsic curvature, 固有曲率2 |2 n# d$ h" b2 @! k. V5 z' Q
Invariance, 不变性( r; ]; W) _) Q) R' b8 V5 t. ~( _
Inverse matrix, 逆矩阵
- S. J6 P3 F) O2 Z0 QInverse probability, 逆概率
2 t. T8 w* {% v: y( x: f+ I$ WInverse sine transformation, 反正弦变换 L! `! [( | ^+ Q
Iteration, 迭代 ' m2 {9 T9 n- r( r6 }( o) i
Jacobian determinant, 雅可比行列式3 X5 K R' y0 s, R R- k
Joint distribution function, 分布函数& K+ H) I3 M; c
Joint probability, 联合概率
8 A1 c) l: Y1 \2 b# x# mJoint probability distribution, 联合概率分布0 e( i6 w! N4 K" a" Q3 N* W
K means method, 逐步聚类法
6 W% e, n& p% s" G. n8 D4 v* IKaplan-Meier, 评估事件的时间长度
$ {+ o3 V8 L9 F! X: J/ u! N' fKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图 l4 _( P9 z8 H
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关5 n5 N {6 K! K; k
Kinetic, 动力学
/ k, u) \( U% q: p& X: y8 |6 |) `. rKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
& J5 ~3 Q9 ^, K1 ?* DKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验' g: U' o) ^! \ p: Q6 n4 M
Kurtosis, 峰度
! Q- S8 U3 a' z$ h. qLack of fit, 失拟3 _7 v" [7 x; m& E& d
Ladder of powers, 幂阶梯
7 t9 L" s) `0 k$ O9 Q* ^/ vLag, 滞后
0 b. l+ G5 }( Q) XLarge sample, 大样本' `- a: l8 s* i8 X# S
Large sample test, 大样本检验
9 W! Y2 v+ p" g5 @Latin square, 拉丁方
, j8 h. [( f/ N G1 ]4 `Latin square design, 拉丁方设计
, `' }2 K# Y( O) F0 U& ?Leakage, 泄漏
9 a/ z' V& y" m& J! gLeast favorable configuration, 最不利构形
, `/ R9 H$ b) rLeast favorable distribution, 最不利分布
: d' \" h- d! Y' |Least significant difference, 最小显著差法+ |! z2 N+ I! Z2 I! W( ~+ c" \
Least square method, 最小二乘法8 T# j: b% F9 ~; t, l* w T ?
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计9 u; ~! F5 r5 q9 F1 n& J5 a' Y6 V
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
8 n; D/ z; T9 \: r; Z* L$ p) q _Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
) p- D# |5 |8 |8 A" Y& XLegend, 图例2 ?9 s" J. F0 V. R
L-estimator, L估计量
) F9 [$ |7 r1 n0 X2 [2 _+ \L-estimator of location, 位置L估计量
( [- [% P8 X0 @- n2 @L-estimator of scale, 尺度L估计量
+ h* {# l) O+ {Level, 水平
6 F- J( i+ ]( h3 a& DLife expectance, 预期期望寿命
$ R* A% A+ Y. U2 _ |Life table, 寿命表
. \* z' G; `8 U1 ~4 f7 oLife table method, 生命表法8 K3 ^6 k( K6 H$ g
Light-tailed distribution, 轻尾分布: J8 R7 y- p5 Q6 m" G& }
Likelihood function, 似然函数# J% g, |# G1 N: w
Likelihood ratio, 似然比+ o1 H- ~) q) M/ ^2 ?
line graph, 线图/ V) o4 R( f$ w- _3 |
Linear correlation, 直线相关5 H# b1 _7 } r, @& F! h; N
Linear equation, 线性方程
$ D1 g0 U# ~* B$ T' d5 tLinear programming, 线性规划3 ~4 E* E/ e( `3 r" K- B; n
Linear regression, 直线回归
1 U5 l8 u: P H$ y7 S F* zLinear Regression, 线性回归* a& a. a: E8 y5 J; |
Linear trend, 线性趋势
# R- g; j( P& lLoading, 载荷
' Z" F( M4 i$ h- D8 x, W. yLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性
* ~, L4 V H, E. pLocation equivariance, 位置同变性, z( D4 O: D1 {
Location invariance, 位置不变性
- U3 H5 b/ E, {8 f/ @# RLocation scale family, 位置尺度族
2 J5 ~; O* }1 U/ |" G% DLog rank test, 时序检验
$ u6 T p5 v, [$ E4 TLogarithmic curve, 对数曲线
7 z( }0 w; o6 l3 U, j' l9 r$ YLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
7 Q( f5 f/ p. T, U# Y- ^4 ULogarithmic scale, 对数尺度
/ ^7 f0 N% z3 t* a* h" WLogarithmic transformation, 对数变换4 m) {. e0 T h2 m# }' u/ q
Logic check, 逻辑检查# ~& H% j. K" D4 S& _/ X
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
2 u8 ^& ^7 Q' K' fLogit transformation, Logit转换$ m5 `. s2 l: h! s& h7 D+ Y
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
: L; c& H2 F2 y, p" T( j# YLognormal distribution, 对数正态分布8 E! j( g3 Y5 |* ?/ T' d3 o
Lost function, 损失函数
- K2 J1 ~' g% e3 j# m4 YLow correlation, 低度相关; c$ X$ ~( m9 O
Lower limit, 下限" A8 E7 Z5 ? C; V* |0 x" y; r
Lowest-attained variance, 最小可达方差
0 R: `( a; e4 k! l Y! Z6 wLSD, 最小显著差法的简称3 h& I$ S* B! q! a1 V' ^
Lurking variable, 潜在变量
! f) Q( n% x$ _8 D4 OMain effect, 主效应+ U! C9 O! L/ ~8 t T# W+ X* R8 o9 t
Major heading, 主辞标目
5 F9 M5 A5 a3 m/ A5 S4 Y) o9 }) qMarginal density function, 边缘密度函数
( G" \0 j1 G, c0 zMarginal probability, 边缘概率, x3 R1 K5 Y5 ~3 e+ ?
Marginal probability distribution, 边缘概率分布! e6 H8 N$ g) M; y! H" M
Matched data, 配对资料. F. K. h8 Z/ _) |' q5 |
Matched distribution, 匹配过分布
$ ~* q* ^1 c8 z8 r, G" ^1 XMatching of distribution, 分布的匹配4 k/ U# l) H+ N0 s8 K
Matching of transformation, 变换的匹配! g. G s. M+ j8 ~7 W
Mathematical expectation, 数学期望: C* g( m& b% i5 J# n# M
Mathematical model, 数学模型
; y; |' \0 k* f% CMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量
% X7 y% T+ _, Y. J: `% eMaximum likelihood method, 最大似然法
% I8 L# D' ~! N0 AMean, 均数
& o k# o. ?% S( z kMean squares between groups, 组间均方% \$ ^: y! Y1 U" I6 s( x2 K
Mean squares within group, 组内均方, R8 a& V W5 |3 a+ G( W/ _4 P3 s
Means (Compare means), 均值-均值比较. q" @! @( p" j# w9 I2 ~
Median, 中位数
* k) K0 m4 i3 }, l$ fMedian effective dose, 半数效量: S- D. w7 P6 k2 [" Z
Median lethal dose, 半数致死量
8 a# R( i" P) V- P4 oMedian polish, 中位数平滑
6 p2 k) }2 _7 X5 e" P) r3 y# \' kMedian test, 中位数检验
% F( }% l# x K0 @Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
, B" l, ]( f. [3 @' g7 lMinimum distance estimation, 最小距离估计
3 Z3 R9 J* h" x/ g; w5 @6 \Minimum effective dose, 最小有效量$ Q& x' q+ |% | f" ^0 n+ I; V' Y
Minimum lethal dose, 最小致死量
* U/ w2 P, i8 B! B, c3 z# QMinimum variance estimator, 最小方差估计量
& m/ |2 j0 A3 HMINITAB, 统计软件包( J4 s4 N& Y$ d; g+ N2 B' B9 g" x
Minor heading, 宾词标目
, i# T% @7 _1 Q5 B' ~Missing data, 缺失值
# s% Y! k k! I# {& ]4 w5 f& p: JModel specification, 模型的确定: T2 z" `: l% e" d/ U; V
Modeling Statistics , 模型统计# b3 S+ g+ F9 I; }; s0 B6 T
Models for outliers, 离群值模型 O! D# D: [2 D1 [
Modifying the model, 模型的修正
) x$ ^- V* H4 iModulus of continuity, 连续性模
! [0 T1 R6 n' w j7 \' sMorbidity, 发病率
- y) t* X8 a" A& _! r8 }Most favorable configuration, 最有利构形; C0 R k$ e7 A: Z1 h
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度' E2 Y% R$ r% Y8 a' n! q# q
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
5 u& f# M( `1 y( ?- ?" ?Multiple comparison, 多重比较
- P- M- w$ X! b! PMultiple correlation , 复相关8 J$ K# j& n9 a0 |' n
Multiple covariance, 多元协方差. }+ F1 L4 L# }/ M
Multiple linear regression, 多元线性回归
4 I" Y+ J. ^: o! q: SMultiple response , 多重选项
+ E/ o' Q8 X. W ?, z9 r6 {Multiple solutions, 多解* Z; Q! E6 m( U5 p2 ^
Multiplication theorem, 乘法定理5 C6 ~0 O9 M& k/ [2 c5 T
Multiresponse, 多元响应# Y' A/ g& P7 [3 x3 ^
Multi-stage sampling, 多阶段抽样# F( q. O/ `( H; z- T; V0 H8 Q
Multivariate T distribution, 多元T分布& V7 X! L e' j. @7 Z
Mutual exclusive, 互不相容
v. K% q; ?% k: l8 Y2 IMutual independence, 互相独立2 \& h$ u8 f2 ?4 A
Natural boundary, 自然边界
6 V# P6 z6 y' a5 a! z" lNatural dead, 自然死亡5 k6 C5 j! N8 w$ z/ K" w6 I6 ^
Natural zero, 自然零
! T3 A" `0 K( w' \Negative correlation, 负相关
, K2 M- a o8 k. S0 I% {; S2 j; \Negative linear correlation, 负线性相关4 W6 G$ s) z X3 H% ]
Negatively skewed, 负偏
" j/ O. p1 Z) p# eNewman-Keuls method, q检验; z, V! \3 L$ _$ H
NK method, q检验; m- C& E p7 n# O: \
No statistical significance, 无统计意义& D# ~; ^/ M+ n0 ?
Nominal variable, 名义变量
) [; ] S( T% ^, K6 K8 |" K" M, D3 tNonconstancy of variability, 变异的非定常性
) {% p/ v1 L! C2 ?5 { `/ o" CNonlinear regression, 非线性相关& C$ G4 [$ N6 i
Nonparametric statistics, 非参数统计
8 Q! j) n1 y5 q% {# f6 L `) f/ t/ vNonparametric test, 非参数检验8 p3 z- ?+ w! K+ Z
Nonparametric tests, 非参数检验
% E7 `( M7 G6 |" {Normal deviate, 正态离差' R" ~; M* v, x' ~5 i0 f
Normal distribution, 正态分布* ?% A8 a; g# e8 Z, l; T& S
Normal equation, 正规方程组
* |" w Y2 f: |8 i1 u" VNormal ranges, 正常范围
1 C: D" r2 J+ }$ JNormal value, 正常值
4 Y2 J2 s E5 B2 h4 C2 ?9 Q# |: @# ONuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
% h- d2 P( m% C5 S) iNull hypothesis, 无效假设
0 F w( d6 j2 {; P: `' zNumerical variable, 数值变量
1 ^ `6 V; e" a: t) R2 m* C; n0 ?Objective function, 目标函数
9 Q2 h* j! |: s- D/ `+ ]5 O* pObservation unit, 观察单位
6 P2 f7 O. Y v9 g1 ]7 pObserved value, 观察值& k7 W- m1 S6 d$ u! T) E. t2 |( @4 M
One sided test, 单侧检验" h" @) G8 k. Q, q( u! L
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
! O( |, b1 x; c# R% o$ g" h( lOneway ANOVA , 单因素方差分析9 w' t0 {8 q: ^; a* Q
Open sequential trial, 开放型序贯设计
* ^. ?% _3 l% R e0 k5 j3 c- EOptrim, 优切尾
# b' D% G: I% |Optrim efficiency, 优切尾效率+ {! r' Q4 O: @
Order statistics, 顺序统计量. G# R O. M4 `" |# y
Ordered categories, 有序分类3 v; _5 p2 H6 B1 [8 W$ ~, f
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
- C2 z8 C# J0 L, ~( SOrdinal variable, 有序变量
4 t$ e6 |% s3 d% `; U0 L7 iOrthogonal basis, 正交基2 [8 i8 z: A+ C7 f+ J" `
Orthogonal design, 正交试验设计' b2 a$ O: G! F; z8 N
Orthogonality conditions, 正交条件
8 B- E+ ?( n4 F( [2 ?" }ORTHOPLAN, 正交设计 / Z( H7 J' k$ k6 P
Outlier cutoffs, 离群值截断点
6 P# c ], A0 N6 U! COutliers, 极端值
6 ~1 p/ p+ d: D, yOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
' l2 [ p( V7 b9 }& g# I9 v8 SOvershoot, 迭代过度
+ g$ M( w C8 {6 {8 a. a: qPaired design, 配对设计' A9 L0 o2 D$ i" R9 e
Paired sample, 配对样本
0 X7 j& C% u$ X# L6 o2 DPairwise slopes, 成对斜率( } Z/ h* R5 k. ?- c9 @+ y3 z* s
Parabola, 抛物线
! F4 D# o2 x, C- z0 _$ w2 q5 O9 h6 SParallel tests, 平行试验+ x1 u _9 Q E4 @9 t2 L
Parameter, 参数
2 X1 S7 m6 o M* D4 ^4 E3 ZParametric statistics, 参数统计
' R9 e$ }6 R; e7 R7 uParametric test, 参数检验
9 T. h' O, \# @- L# XPartial correlation, 偏相关
) B6 c2 v7 p! }9 H2 sPartial regression, 偏回归" u) J4 {1 @ f! V2 ]4 Q
Partial sorting, 偏排序
/ l. P! n4 D" c+ e6 R1 @6 }Partials residuals, 偏残差
* [% @9 w/ o3 F, c' ^Pattern, 模式
) N( `1 V/ Q- k, \+ h' u# @8 _3 ePearson curves, 皮尔逊曲线
, }9 S$ v4 g; n* mPeeling, 退层8 J2 \9 V* L/ ^" ~- A3 T
Percent bar graph, 百分条形图3 ?4 w. i0 M% c2 ]9 q; {
Percentage, 百分比0 J5 v! \9 Y$ V4 C% o: `
Percentile, 百分位数4 D D$ Z$ D6 u2 J5 o- A# x" m
Percentile curves, 百分位曲线
; h; h- B* L0 f$ XPeriodicity, 周期性8 J' ~& q0 P, _0 X6 T
Permutation, 排列
1 W5 s6 ~1 p0 i" s- T6 t: O) BP-estimator, P估计量
/ U k o$ e Q/ N3 c* ?Pie graph, 饼图5 u/ _. \- x3 e4 ~2 T* R4 W3 d
Pitman estimator, 皮特曼估计量7 H1 g; F8 v0 w4 H2 u( Q5 O* _. w9 f3 K
Pivot, 枢轴量. s/ f7 M6 O& ~/ w x. Q( u
Planar, 平坦
& v1 ]/ q p* V2 l8 g5 hPlanar assumption, 平面的假设
: T" e& A; w) ^/ c* _( e8 I& oPLANCARDS, 生成试验的计划卡
# E- e4 D8 E7 E+ k' s( b6 r! }. SPoint estimation, 点估计- \9 w, m2 G: g0 Z* J0 @
Poisson distribution, 泊松分布/ s9 t5 {$ B( a6 N& W
Polishing, 平滑& k) H# C7 b; f. H7 s$ L" V
Polled standard deviation, 合并标准差, h( o/ r2 O! ]' Z& `5 O' D1 W
Polled variance, 合并方差+ |9 [! E' M+ J# h
Polygon, 多边图3 d p5 G+ Q1 I1 H- m+ E8 g( i
Polynomial, 多项式: ^. `. B" V2 d, H
Polynomial curve, 多项式曲线/ u% B7 n1 O' \' P
Population, 总体
7 `# F2 d- E1 oPopulation attributable risk, 人群归因危险度
, e6 h4 K: y" ZPositive correlation, 正相关
- R* X+ I# h* Q: k7 n* ~Positively skewed, 正偏( ^+ }, K# j; e
Posterior distribution, 后验分布3 w8 V; V8 d3 j# D
Power of a test, 检验效能# N+ {) S% x6 c2 |9 ~
Precision, 精密度
2 d; M% E; q9 D/ F3 M; R2 IPredicted value, 预测值) \, n" | }% o; _- c
Preliminary analysis, 预备性分析3 C* ~ ^, d# i! e4 H3 R6 a
Principal component analysis, 主成分分析) @- [7 @/ N, W& I
Prior distribution, 先验分布4 h4 E$ y0 e, e: ?$ m7 B
Prior probability, 先验概率% |* U3 c. D$ r
Probabilistic model, 概率模型
/ X1 [8 A m, T# k" Q. nprobability, 概率3 _2 q5 E( e5 I8 \( c
Probability density, 概率密度' q7 B& h4 R3 [+ E1 p& w. @9 F
Product moment, 乘积矩/协方差
+ f5 c' F; Z. {9 C" [8 ]Profile trace, 截面迹图' J! _: g; }9 `* Q
Proportion, 比/构成比- E- G1 I. N1 m" l
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
/ |- D( b$ V2 CProportionate, 成比例% G# R S3 u* j, Z$ ]4 `, y; w9 \
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量! o5 L; S( v2 Y, Z+ Z
Prospective study, 前瞻性调查/ d2 J5 N2 m4 T, b: v7 D% I; _
Proximities, 亲近性 ( J% b# M; C0 P- L
Pseudo F test, 近似F检验0 Q: I; _( `+ Q& f* y$ p" n( ^
Pseudo model, 近似模型
* ^; |7 W# C9 K/ UPseudosigma, 伪标准差
0 S; i' K7 @3 x5 _, o gPurposive sampling, 有目的抽样
6 O, m( ^# L! s. e0 MQR decomposition, QR分解
$ e* W1 S7 E% m- o& F7 R4 K, CQuadratic approximation, 二次近似
8 ]* i% d5 b, O4 Y0 A' Y7 iQualitative classification, 属性分类1 h5 z) o7 K% P% B; F3 o" \
Qualitative method, 定性方法
6 J9 Y* M2 A$ W8 g4 cQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
6 s2 l/ e: R6 @6 x( R5 wQuantitative analysis, 定量分析
4 }* L+ y, j0 Y: a' U2 i' IQuartile, 四分位数
) G, R4 Y& F% j& Z1 ]Quick Cluster, 快速聚类6 @. r4 t8 K* i! H
Radix sort, 基数排序2 c* N @& b0 K
Random allocation, 随机化分组; @; F- B5 E/ X$ k8 l$ J- |6 E
Random blocks design, 随机区组设计
7 Q' N+ m- w0 h, fRandom event, 随机事件
3 A. j) y4 x4 Q( [& q: bRandomization, 随机化
. B5 u0 ]1 f, Z- ORange, 极差/全距0 j) C0 Y: Q \7 I4 E
Rank correlation, 等级相关
4 I2 W- W+ c+ pRank sum test, 秩和检验$ b7 @6 D( ?0 I4 S# ]& @4 @
Rank test, 秩检验
( F1 p7 i8 @! G7 {! G/ ?6 IRanked data, 等级资料+ {& ?2 G: s3 g4 K4 o# i* q
Rate, 比率( d5 f: L3 e e3 c
Ratio, 比例$ l* c* m* U; R
Raw data, 原始资料
6 t& w0 K3 D* |7 ^Raw residual, 原始残差
& K; g+ ?2 {6 ~, m2 fRayleigh's test, 雷氏检验( D3 O$ Z/ Z4 v& x1 D/ u
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
; M& k. V+ t* H* z _( S: i0 n7 wReciprocal, 倒数
. b& E; J- z1 e; bReciprocal transformation, 倒数变换" }, `1 N: C+ y; f, D
Recording, 记录 l. L( J: x, ^( O _- A+ ~
Redescending estimators, 回降估计量
6 A$ G# U h& W2 u, wReducing dimensions, 降维
* ?; H! e( W! ]" K' }' d% rRe-expression, 重新表达
4 v, s$ ~ E; ^% Q1 ?3 C: _$ oReference set, 标准组
5 T# h2 u# i9 I, [0 r( XRegion of acceptance, 接受域
E- h; E v) r$ n3 q9 ORegression coefficient, 回归系数
- b+ i$ Y+ S8 c$ F* p+ b' \Regression sum of square, 回归平方和; z; }: Q; L& g6 R% w! k" `
Rejection point, 拒绝点
" ?( [6 u/ G8 ]- g% jRelative dispersion, 相对离散度
+ ]5 O& F- X' g9 _, T: ^/ TRelative number, 相对数1 ?" a- C6 h' M. B- A
Reliability, 可靠性! ~. G& L: |( U5 B6 p
Reparametrization, 重新设置参数
+ o4 ~$ i" L! y: b AReplication, 重复2 E7 A5 R& e% m; t. z
Report Summaries, 报告摘要
" ^; C% h3 @! E( Q7 i0 t8 E2 {Residual sum of square, 剩余平方和* @# a; I2 I u' N& p' a
Resistance, 耐抗性6 x+ V, W9 E& ?8 k) {
Resistant line, 耐抗线
3 J, h" f" [6 @) @& q& P- q! w X6 tResistant technique, 耐抗技术
2 {/ c& e% s0 g3 C, n% Y6 H7 p8 MR-estimator of location, 位置R估计量3 I) ~5 b6 I+ u: b
R-estimator of scale, 尺度R估计量$ V2 v5 s& L2 R" j9 K. X# ?
Retrospective study, 回顾性调查
! T& L: V7 B3 p' uRidge trace, 岭迹4 y$ ^/ ?2 K6 [4 e8 g4 ~1 F2 r- R: H
Ridit analysis, Ridit分析
9 s! d4 M* j: {6 J3 wRotation, 旋转
( L5 b- H1 W$ S1 }7 ARounding, 舍入) f/ j$ V( H. p( ]
Row, 行4 n0 u- `9 r+ _- o
Row effects, 行效应
, Q' }, Q; E$ i6 C8 YRow factor, 行因素
- u2 Z! s5 ]+ VRXC table, RXC表
5 M. Q9 z9 m3 [; b k3 fSample, 样本
% h$ t" L# r. I) k* [Sample regression coefficient, 样本回归系数" C: p" m" n0 Y! r
Sample size, 样本量& j3 S% | b# O0 y1 O
Sample standard deviation, 样本标准差; t- I* p- ^- Z) [
Sampling error, 抽样误差
3 J0 W v' }+ p5 H8 K5 M" sSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
" q0 Z8 K. C8 @7 R) M5 cScale, 尺度/量表+ z9 Y+ T0 ~) P, _
Scatter diagram, 散点图
- u8 R$ |7 f2 S3 q: T' `Schematic plot, 示意图/简图
9 N% }; e: n& wScore test, 计分检验/ U1 X7 V5 l# }% P
Screening, 筛检
0 t( W* R' D3 S) L _# kSEASON, 季节分析 0 u x& P$ Q8 E% b- v
Second derivative, 二阶导数; C8 y$ k+ Q k) f/ T+ Z* |
Second principal component, 第二主成分+ m; B) O. Q- i
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 : g7 M# g. n3 B# ^# c$ R+ E2 ~
Semi-logarithmic graph, 半对数图
) o c4 C C0 x6 ]- {& `8 mSemi-logarithmic paper, 半对数格纸0 Q s* l& H1 A/ X1 n$ E
Sensitivity curve, 敏感度曲线$ V8 l- N6 ]+ b9 v/ L
Sequential analysis, 贯序分析( ^% A$ j3 Q/ a. y2 B
Sequential data set, 顺序数据集) [% q' Q; J8 r: B- m& D
Sequential design, 贯序设计
" N2 n& e- v- n# b- X9 CSequential method, 贯序法
) i1 ~1 r, K: BSequential test, 贯序检验法( Z/ `7 m* j& ~, E5 \5 S, ^
Serial tests, 系列试验) ^9 o: o9 u: n+ R: i8 x0 J
Short-cut method, 简捷法
/ ?4 Y- y2 H0 g5 LSigmoid curve, S形曲线
& Y, h- t9 F9 \! c9 _( aSign function, 正负号函数
: Z' f9 o, c1 }: R qSign test, 符号检验
! k9 ?* y+ V, R4 j4 R& `7 u5 tSigned rank, 符号秩8 ~+ }1 }' c7 k2 K
Significance test, 显著性检验
! ?" E p: ?' Q2 ^, g4 E9 aSignificant figure, 有效数字* ]) }4 d( j/ e" n3 w
Simple cluster sampling, 简单整群抽样 A' i! q7 v2 M& T& ]! E4 r( @
Simple correlation, 简单相关: v. P2 p7 d! ^/ [: S0 k
Simple random sampling, 简单随机抽样
% A, T9 J8 o" m! U: i e6 {% d& USimple regression, 简单回归
$ \# Z5 ^/ k$ Z' ssimple table, 简单表" ^/ w. c. B# w2 B/ X1 R
Sine estimator, 正弦估计量, g! p& ~ A+ E8 A0 H* S; S, |
Single-valued estimate, 单值估计
. `3 _/ i# u2 NSingular matrix, 奇异矩阵
, v s" m2 n' r9 r1 w+ W" ]Skewed distribution, 偏斜分布. M: z/ c. K: K2 n
Skewness, 偏度" N+ U: c7 c, f) x- }. n O
Slash distribution, 斜线分布
- R0 o. i6 }( {( ?' k5 kSlope, 斜率
U2 ]' ^- s' M+ j2 F7 tSmirnov test, 斯米尔诺夫检验
8 V. z* e3 m' rSource of variation, 变异来源: T* v2 a9 S5 `( U( P( {* F: w" Q
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
: O$ P3 ~6 X% V, HSpecific factor, 特殊因子& m* z; ]: ] N
Specific factor variance, 特殊因子方差+ h8 e. L1 v# W
Spectra , 频谱0 C. w5 a; e/ j
Spherical distribution, 球型正态分布1 z; q% |2 W9 E9 |0 ^
Spread, 展布7 C! Z/ B0 G, ~" C4 ^
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包) a/ U S. C9 q5 V/ C
Spurious correlation, 假性相关( z4 e9 T1 Q' g$ c/ O* g7 G2 W7 X
Square root transformation, 平方根变换# v2 m0 b) u1 W/ D* S- L' Q
Stabilizing variance, 稳定方差. `+ e' Y5 A d, I2 p3 S6 O' m
Standard deviation, 标准差
8 o. ^% ^' x3 F8 e% rStandard error, 标准误
6 B# P3 ~! [2 c- n% i4 |Standard error of difference, 差别的标准误
: A. o& R: G2 D! h- XStandard error of estimate, 标准估计误差0 N+ B( N& b, q& p: H# V% t: v5 I
Standard error of rate, 率的标准误
) w: i5 ]! n; D. MStandard normal distribution, 标准正态分布 A" w4 h' B3 E
Standardization, 标准化3 ^- j0 J. s6 e* S5 H
Starting value, 起始值" y7 }0 V3 x' O; P2 e/ y( d, t
Statistic, 统计量
1 E8 Q% ?. m: e& KStatistical control, 统计控制
5 h, A5 G9 U w1 ~Statistical graph, 统计图
# q5 f! v: g, I2 d. R$ @8 PStatistical inference, 统计推断
7 s7 X9 I5 q- i- ^Statistical table, 统计表
9 i% R0 t1 p& ]. ~& _7 mSteepest descent, 最速下降法0 o! I3 |* U& `0 |$ o+ X1 `# w5 M
Stem and leaf display, 茎叶图
& D8 A) {$ N: x5 p; J1 |Step factor, 步长因子
J; _) v5 P; TStepwise regression, 逐步回归
& L' Y: V7 j$ L& o$ \2 O S, g+ PStorage, 存1 P! n# _4 V# q3 N; }" w3 ? Y
Strata, 层（复数）
+ M5 h. y, i7 y }4 JStratified sampling, 分层抽样
+ p) U2 h- ^. i6 SStratified sampling, 分层抽样
! M$ v3 u4 b+ W& m2 r' Y8 IStrength, 强度1 y) N6 l( ]% ^& c
Stringency, 严密性( |# [& _! ^% e' b ?9 b
Structural relationship, 结构关系
- |4 \6 W* ~* \% f4 H1 ]/ t1 o SStudentized residual, 学生化残差/t化残差
; ^) s7 U0 h" I% {9 q9 FSub-class numbers, 次级组含量
. h& s" h- v% v `. n' ?& ?1 @- QSubdividing, 分割
7 t( R7 z" D+ Y$ `Sufficient statistic, 充分统计量
; I5 q1 a3 _# B5 d! }9 k7 bSum of products, 积和0 v4 d/ H: u# D }- k
Sum of squares, 离差平方和: X3 e. {. b" A& V1 ]1 N3 ?
Sum of squares about regression, 回归平方和. v9 j1 ]2 s* ?; A) t- U/ n+ s! A
Sum of squares between groups, 组间平方和- Q" M; N6 h) [! R& ^
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和# R6 j1 E% w/ B, u8 l. i) f9 H
Sure event, 必然事件& a6 l8 n2 l* e1 r* |0 D7 B
Survey, 调查
z5 E! V j1 n1 q sSurvival, 生存分析
4 d% L5 {, N8 f$ l9 E- d' TSurvival rate, 生存率
( m; {6 c5 n- s; l1 i: G f) DSuspended root gram, 悬吊根图" i! o4 R; O- Y c
Symmetry, 对称2 T+ g. Y, x4 `) {& g: C N6 M) x
Systematic error, 系统误差) ?% |, p3 f' ~' \0 f
Systematic sampling, 系统抽样, S$ j4 D: f" {# Y6 K. k
Tags, 标签
8 p I0 X# L+ b8 @" xTail area, 尾部面积
: Y z& T- E) }- BTail length, 尾长+ D- }9 {& F) |: X$ ?$ _
Tail weight, 尾重
7 N2 }1 P8 H) V( `" GTangent line, 切线% [2 |) D# }4 p! v* J9 R
Target distribution, 目标分布
" T! l3 _- j5 g* B' D, |Taylor series, 泰勒级数
' d. a- N- }, S) UTendency of dispersion, 离散趋势# v; t5 {- p H8 Y
Testing of hypotheses, 假设检验: p H! b4 J) c& @! S+ [( ~
Theoretical frequency, 理论频数
) b2 U v) b4 n5 z' b7 uTime series, 时间序列
7 s! u1 _0 Q* {! C6 P) G/ dTolerance interval, 容忍区间
% L; n \' t( QTolerance lower limit, 容忍下限6 q; y) f* V* ?5 W7 j5 [5 p& p
Tolerance upper limit, 容忍上限 m' g, N! n3 C2 d) `
Torsion, 扰率
1 Z; w! A" g' H# x3 `" ~( P* bTotal sum of square, 总平方和
5 B# I% b2 _, X+ n0 ]! r. x: ?$ K+ `6 `Total variation, 总变异; L2 D2 b: m' M5 R4 h
Transformation, 转换
4 `+ h$ n' C# O9 `4 ]. ~Treatment, 处理
8 b' w0 Z' Q) u, }( B: k$ @Trend, 趋势) w( j7 f. E% M+ i% Y, h* z
Trend of percentage, 百分比趋势
+ ^2 h! \! u4 z u7 G4 P0 xTrial, 试验
^- N4 L7 N; Z3 t+ \Trial and error method, 试错法4 u1 w5 q, R) Z# E ?6 a
Tuning constant, 细调常数9 d" h; ]& H K1 t
Two sided test, 双向检验/ m2 a; O3 U" ?) N( ^/ n
Two-stage least squares, 二阶最小平方
# z" ^% _% ]) B/ L9 ]4 z3 \7 q1 ETwo-stage sampling, 二阶段抽样
, F6 t: y4 X9 h! Z7 yTwo-tailed test, 双侧检验
- T% P2 S( a# C5 o! ^$ F7 f9 NTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析5 V. _; S" H: f2 J: R
Two-way table, 双向表+ ~3 t7 B$ |7 _ }2 F' a! k( W
Type I error, 一类错误/α错误1 _* K! N. c0 W0 J3 F2 p
Type II error, 二类错误/β错误5 ^+ V5 Q Z* \$ c6 l1 W6 k4 b
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称# G) [# \$ g; W; s
Unbiased estimate, 无偏估计
) a$ g, M* z5 c7 `Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
' f* X( h5 r, m B8 ]Unequal subclass number, 不等次级组含量; j, M8 O2 _. O! z4 u- o J$ J9 X
Ungrouped data, 不分组资料
J7 X8 m) E5 n N* oUniform coordinate, 均匀坐标# Q+ k) D1 e) h' S8 m" q9 p2 Q! z
Uniform distribution, 均匀分布
8 x, t8 b' j( A) j. S+ T' tUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
- P$ Z/ v5 a) B1 C MUnit, 单元" i+ k1 m( B! E: n+ n: T- b3 h
Unordered categories, 无序分类
2 ~ x/ I! b7 F1 xUpper limit, 上限
, ~% p, i7 G7 ~( MUpward rank, 升秩
- F. w- ^0 y4 T4 J( s7 A/ pVague concept, 模糊概念2 m$ \0 E( X; i
Validity, 有效性1 E* u/ S' [) G8 ~% E
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计; V& X! C! R- F$ R/ r
Variability, 变异性; ?' t c0 M7 ]# @2 o% U7 J
Variable, 变量
" J) X# b$ v% Y9 {/ N8 MVariance, 方差6 M4 H2 V" S7 A' K
Variation, 变异- v. z3 o4 L: _6 r) j3 H: V
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
# v% L" _2 f* M' ~% p5 TVolume of distribution, 容积4 C" C" p$ G, O
W test, W检验
, ]) ]! e- Y' z( h) P! ZWeibull distribution, 威布尔分布7 X0 N; V, K# X4 O( h/ A) \
Weight, 权数
& H7 j8 F7 t: W8 GWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验& U5 p/ T& S5 x; G8 ^
Weighted linear regression method, 加权直线回归- m6 s& f9 M" K" f
Weighted mean, 加权平均数2 T+ N' M' Y" h$ b; L
Weighted mean square, 加权平均方差+ v" O. v O9 r# h( B& o& r" U
Weighted sum of square, 加权平方和
$ c9 i6 O- C/ h6 m: Z& `. k" }5 `Weighting coefficient, 权重系数
5 i, k( i# h% Z* ^Weighting method, 加权法
" _" f1 ?' q. L! i+ _9 ^9 [: mW-estimation, W估计量
7 G2 x% Y- ~# s$ jW-estimation of location, 位置W估计量% E2 X1 o3 h9 E
Width, 宽度
2 ~7 { C6 X& y6 aWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验; R6 H7 C+ u4 P5 N8 ]
Wild point, 野点/狂点
) e: J- g$ g# E; PWild value, 野值/狂值
3 [& L% m* G9 a6 \7 }% a ]Winsorized mean, 缩尾均值' F) z! R) G% y" u0 D( y
Withdraw, 失访 2 ~3 Y, G! d# D9 _
Youden's index, 尤登指数) L# U0 ^# L, [4 _) ~
Z test, Z检验/ ]0 A# n' Q8 I( [0 y& D' ~ D
Zero correlation, 零相关' [' A* l3 C. A; f" Z
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
